Quantisierung erklärt: Wie man ein 70B-Modell auf normaler Hardware betreibt

Ein 70B-Modell braucht in voller Präzision 140 GB VRAM — bis man es quantisiert. Ein praxisnaher Leitfaden zu GGUF, K-Quants, Q4 vs. Q8, dem tatsächlichen Qualitätsverlust und dem genauen VRAM-Bedarf.

alekseialeinikov.com

Quantization Explained: How to Run a 70B Model on Consumer Hardware

A 70B model needs 140 GB of VRAM at full precision — until you quantize it. A practical guide to GGUF, K-quants, Q4 vs Q8, what quality you actually lose, and exactly how much VRAM you need.

alekseialeinikov.com

SQL vs. NoSQL 2026: Datenbanktypen, ACID vs. BASE und wie man richtig wählt

"SQL vs. NoSQL" ist die falsche erste Frage. Ein praxisnaher Leitfaden 2026 zu Datenbanktypen, was "relational" wirklich bedeutet, ACID vs. BASE und einem Entscheidungsrahmen, der nach Zugriffsmustern wählt — nicht nach Hype.

alekseialeinikov.com

SQL vs NoSQL in 2026: Database Types, ACID vs BASE, and How to Actually Choose

"SQL vs NoSQL" is the wrong first question. A practical 2026 guide to database types, what relational really means, ACID vs BASE, and a decision framework to choose by your access patterns — not by hype.

alekseialeinikov.com

MCP-Server erklärt: selbst bauen und sicher betreiben

Ein MCP-Server ist der Weg, einem KI-Agenten echte Fähigkeiten zu geben — sicher. Ein praktischer Leitfaden für 2026: was das Protokoll wirklich ist, wie man einen Server baut, was im Produktivbetrieb bricht und welche Sicherheitsregeln nicht verhandelbar sind.

alekseialeinikov.com

MCP Servers Explained: Build One, Then Run It Safely

An MCP server is how you give an AI agent real capabilities — safely. A practical 2026 guide: what the protocol actually is, how to build a server, what breaks in production, and the security rules you cannot skip.

alekseialeinikov.com

Domain-Driven Design 2026: Ein praktischer Leitfaden

Domain-Driven Design ist keine Ordnerstruktur und kein Muster-Katalog. Es ist ein Weg, Software an der Fachlichkeit auszurichten. Ein praktischer Leitfaden für 2026: strategisches vs. taktisches DDD, Bounded Contexts, Aggregate, wann es sich lohnt und wie man startet — ohne Jargon.

alekseialeinikov.com

Domain-Driven Design in 2026: A Practical Guide

Domain-Driven Design is not a folder structure or a bag of patterns. It's a way to align software with the business. A practical 2026 guide: strategic vs tactical DDD, bounded contexts, aggregates, when it's worth it, and how to start — no jargon.

alekseialeinikov.com

Monolith vs. Microservices 2026: Die ehrliche Abwägung

Weder ein Monolith noch Microservices sind 'modern' oder 'Legacy'. Jeder tauscht die eine Art Komplexität gegen die andere. Ein ehrlicher 2026-Guide: die echten Trade-offs, wo jeder gewinnt, die Anti-Patterns und ein Entscheidungsrahmen — ohne Dogma.

alekseialeinikov.com

Monolith vs Microservices in 2026: The Honest Trade-offs

Neither a monolith nor microservices is 'modern' or 'legacy'. Each trades one kind of complexity for another. An honest 2026 guide: the real trade-offs, where each wins, the anti-patterns, and a decision framework — no dogma.

alekseialeinikov.com

Backups sind kein Disaster Recovery — der Unterschied, der dich teuer zu stehen kommt

Ein Backup ist eine Kopie deiner Daten. Disaster Recovery bringt den ganzen Dienst wieder zum Laufen — Infrastruktur, Netzwerk, DNS und alles. Beides zu verwechseln ist ein stundenlanger Ausfall mit Ansage. RTO vs. RPO, die vier DR-Strategien und warum ein ungetesteter Plan das eigentliche Versagen ist.

alekseialeinikov.com

Backups Are Not Disaster Recovery — Here's the Difference That Will Cost You

A backup is a copy of your data. Disaster recovery is getting the whole service running again — infra, network, DNS and all. Confusing the two is a multi-hour outage waiting to happen. RTO vs RPO, the four DR strategies, and why an untested plan is the real failure.

alekseialeinikov.com

Eine SBOM stoppt das nächste Log4j nicht — das hier schon

Eine SBOM ist ein Inventar, keine Verteidigung. Sie zu erzeugen hätte Log4Shell nicht gestoppt. Was schon: kontinuierliche CVE-Korrelation, signierte Provenance und VEX gegen den Lärm. Ein praktischer Supply-Chain-Guide für 2026.

alekseialeinikov.com

SBOM Won't Stop the Next Log4j — Here's What Actually Would

An SBOM is an inventory, not a defense. Generating one would not have stopped Log4Shell. What would: continuous CVE correlation, signed provenance, and VEX to kill the noise. A practical supply-chain security guide for 2026.

alekseialeinikov.com

Das CAP-Theorem, ehrlich erklärt: Was es wirklich für die Datenbankwahl bedeutet

Das CAP-Theorem ist nicht 'zwei von drei aussuchen'. Netzwerkpartitionen sind keine Wahl, also lautet die echte Entscheidung: Konsistenz oder Verfügbarkeit während eines Netzwerksplits — plus PACELC für die 99 % der Zeit, in denen nichts kaputt ist.

alekseialeinikov.com

The CAP Theorem, Honestly: What It Really Means When You Pick a Database

The CAP theorem is not 'pick two of three.' Partitions aren't optional, so the real choice is consistency vs availability during a network split — plus PACELC for the 99% of the time nothing is broken. A practical guide to choosing a database.

alekseialeinikov.com

Die eigentliche Engineering-Fähigkeit 2026 ist nicht Coden — es ist KI-Orchestrierung

Über 100.000 Tech-Beschäftigte wurden letztes Jahr entlassen, doch der Klempner ist sicherer als der Designer mit MacBook. KI hat keine Berufe getötet — sie hat ihre oberflächliche Version getötet. Die bleibende Fähigkeit 2026 ist KI-Orchestrierung, nicht der Wettkampf gegen KI.

alekseialeinikov.com

The Real 2026 Engineering Skill Isn't Coding — It's Orchestrating AI

Over 100,000 tech workers were laid off last year, yet the plumber is safer than the designer with a MacBook. AI didn't kill professions — it killed their shallow version. The durable 2026 skill is orchestrating AI, not competing with it.

alekseialeinikov.com

Maschinen, die Maschinen prüfen: Die große KI-Erkennungs-Absurdität von 2026

Redakteure jagen Texte durch KI-Detektoren, Recruiter screenen KI-geschriebene Lebensläufe mit KI, Unis beschuldigen ehrliche Studierende fälschlich, und bezahlte 'Humanizer' schreiben KI um, um KI-Detektoren zu täuschen. Ein ehrlicher Ingenieurs-Blick auf die absurde Ökonomie von Maschinen, die Maschinen prüfen — warum KI-Texterkennung technisch unzuverlässig ist, wem sie schadet und was man stattdessen messen sollte.

alekseialeinikov.com

Machines Checking Machines: The Great AI-Detection Absurdity of 2026

Editors run AI detectors on writing, recruiters AI-screen AI-written résumés, universities falsely flag honest students, and paid 'humanizers' rewrite AI to fool AI detectors. An engineer's honest look at the absurd economy of machines checking machines — why AI-text detection is technically unreliable, who it harms, and what to measure instead.

alekseialeinikov.com

Platform Engineering auf Kubernetes: Was es wirklich ist (und wie man die Plattform baut)

Platform Engineering auf Kubernetes, ohne Hype erklärt: was eine Internal Developer Platform wirklich ist, wie sie sich von DevOps und SRE unterscheidet, die Anatomie einer IDP, Golden Paths, eine Vergleichstabelle und eine ehrliche Antwort, ob du überhaupt eine brauchst.

alekseialeinikov.com

Platform Engineering on Kubernetes: What It Actually Is (and How to Build the Platform)

Platform engineering on Kubernetes, explained without the hype: what an Internal Developer Platform actually is, how it differs from DevOps and SRE, the anatomy of an IDP, golden paths, a comparison table, and an honest answer to whether you even need one.

alekseialeinikov.com

GenAI vs. Agentic AI vs. KI-Agenten vs. LLM: Was ist der echte Unterschied?

GenAI vs. Agentic AI vs. KI-Agenten vs. LLM — die vier Begriffe, die alle synonym verwenden, von einem Ingenieur erklärt. Was jeder wirklich ist, wie sie ineinander verschachtelt sind, warum GenAI und 'agentic' auf verschiedenen Achsen liegen — mit Vergleichstabelle und Entscheidungshilfe.

alekseialeinikov.com

GenAI vs Agentic AI vs AI Agents vs LLM: What's the Actual Difference?

GenAI vs Agentic AI vs AI Agents vs LLM — the four terms everyone uses interchangeably, explained by an engineer. What each one actually is, how they nest, why GenAI and 'agentic' sit on different axes, with a comparison table and decision guide.

alekseialeinikov.com

Ist Deine Karriere KI-sicher? Was Unternehmen bei KI und Junioren falsch verstehen

Ist deine Karriere KI-sicher? Eine ehrliche Antwort 2026: KI automatisiert das Produzieren von Code, nicht das Urteilsvermögen, um ihn zu prüfen. Warum Unternehmen beides verwechseln, wenn sie Junioren plus KI einstellen — und was wirklich bleibt.

alekseialeinikov.com

Is Your Career AI-Proof? What Companies Get Wrong About AI and Juniors

Is your career AI-proof? An honest 2026 answer: AI automates producing code, not the judgment to review it. Why companies confuse the two when they hire juniors plus AI, and what actually stays durable.

alekseialeinikov.com

Data Governance auf GCP 2026: Wer darf diese Daten sehen?

Ein praktischer Leitfaden zu Data Governance auf Google Cloud 2026: die vier Fragen, die jedes Programm beantworten muss, und die Dienste, die sie beantworten — Knowledge Catalog (Dataplex), Sensitive Data Protection, BigQuery Policy Tags und VPC Service Controls — mit Vergleichstabelle und Entscheidungshilfe.

alekseialeinikov.com

Data Governance on GCP in 2026: Who Can See This Data?

A practical 2026 guide to data governance on Google Cloud: the four questions every program must answer, and the exact services that answer them — Knowledge Catalog (Dataplex), Sensitive Data Protection, BigQuery policy tags, and VPC Service Controls — with a comparison table and a decision guide.

alekseialeinikov.com

OpenTofu vs Terraform 2026: Lohnt sich der Fork?

OpenTofu vs Terraform 2026: warum der Fork entstand, was wirklich anders ist (State-Verschlüsselung, provider for_each, Lizenz), eine Vergleichstabelle und ein ehrliches Fazit.

alekseialeinikov.com

OpenTofu vs Terraform in 2026: Is the Fork Worth Switching To?

OpenTofu vs Terraform in 2026: why the fork happened, what actually differs (state encryption, provider for_each, licensing), a comparison table, and an honest verdict on switching.

alekseialeinikov.com